Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM): verifica le tue conoscenze

1. Quanti 2 grammi (bigrammi) sono presenti nella seguente frase:
   

   they visited New York last week

   3

   4

   5

   6

2. Quali attributi dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) aiutano a fare previsioni migliori rispetto ad altri tipi di modelli linguistici? (Seleziona tutte le opzioni pertinenti)

   Scegli tutte le risposte che ritieni adeguate.

   Gli LLM contengono molti più parametri.

   Gli LLM acquisiscono maggiore contesto.

   gli LLM non hanno bisogno di essere addestrati sulla base di molti dati.

   i modelli LLM non hanno mai allucinazioni.

3. Vero o falso: un Transformer completo è composto sia da un encoder che da un decoder.

   True

   False

4. Un LLM viene addestrato su un grande corpus di dati che include il seguente esempio:

   My cousin's new fashion line is so cool!

   Quale meccanismo aiuta l'LLM a capire che in questa frase è "cool"? molto probabilmente significa "ottimo" e non si riferisce alla temperatura dei vestiti?

   Prompt engineering

   Decoder

   Distillazione

   Autoattenzione

5. Quale delle seguenti affermazioni sul perfezionamento e sulla distillazione è vera?

   L'ottimizzazione aumenta il numero di parametri nel modello, mentre la distillazione diminuisce il numero di parametri nel modello.

   Il perfezionamento generalmente aumenta la qualità delle previsioni del modello, mentre la distillazione diminuisce in genere la qualità delle previsioni del modello.

   L'ottimizzazione viene eseguita sui modelli di testo, mentre la distillazione viene eseguita sui modelli di immagine.

   Nessuna delle risposte precedenti è vera.

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